Колектив кафедри вітає
доктора технічних наук, професора кафедри
Романа Андрійовича Мельника
з днем народження!
Нехай дороги стеляться крилато, будуть чисті, рівні як струна.
І добро не оминає хату, як не оминає світ весна.
Хай малює доля з буднів свято, і дарує Вам багато літ!
Хай світла, радісна дорога щасливо стелиться в житті!
Гурток Інтернету Речей (IoT) на ПЗ
На кафедрі програмного забезпечення діє гурток Інтернету Речей (IoT), в якому студенти мають змогу пройти серію навчальних курсів - "Спеціалізація з основ Інтернету Речей (ІоТ)" - An Introduction to Programming the Internet of Things (IOT) Specialization від Каліфорнійського Університету в Ірвайн, США.
Перші студенти вже отримали свої сертифікати! читати більше
Програмування вбудованих систем
На кафедрі ПЗ для студентів організовано
гурток з програмування вбудованих систем
– команда працівників і студентів кафедри ділиться власним досвідом, здобутим у процесі роботи над реальними проектами спільно з італійською компанією Dinamica Generale S.p.A, що спеціалізується на інноваційних рішеннях для агропромисловості.
більше про гурток
Співпраця із компанією Sigma Software
«Львівська політехніка» та компанія «Sigma Software» уклали договір про співробітництво щодо навчання, проходження практики, стажування та забезпечення подальшої співпраці із випускниками за напрямом підготовки «Програмна інженерія».
Читати далі
Virtual Innovation Space
Do you want to be successful in IT and realize own ideas?
Connect to Virtual Innovation Space
Check your innovative idea in IT and win good prize!
Гацош Дарина Віталіївна
Науково-дослідна дипломна робота на тему:
Визначення дефектів друкованих плат методами глибинного навчання з використанням нейронних мереж
В цій магістерській кваліфікаційній роботі досліджено визначення дефектів друкованої плати методом порівняння та ефективність використання глибинного навчання і залишкових нейронних мереж для класифікації виділених дефектів.
Під час роботи натреновано нейронну мережу на основі попередньо тренованої моделі з архітектурою ResNet-34. А також спроектовано та розроблено веб-застосунок для визначення та класифікації дефектів друкованих плат.
Веб-застосунок розроблено з допомогою інструменту AzleJS у середовиші PyCharm, а серверна частина представлена REST API, розробленим мовою Python. Для проектування програмного продукту використана архітектура клієнт-сервер.
Метою даної роботи було дослідження ефективності глибинного навчання та використання залишкових нейронних мереж для класифікації дефектів друкованих плат визначених методом порівнянн з еталоном. А також доцільність використання трансферного навчання та тренування моделі з налаштувань гіперпараметрів.
Під час роботи розглянуто та проаналізовано існуючі набори даних, а також створено та промарковано набір дефектів друкованих плат, на основі опублікованих раніше наборів. Створений набір містить зображення шести типів дефектів друкованих плат, а розмір його є достатнім для тренування мережі з допомогою методів трансферного навчання.
